基于WF4的新平台-流程格式转换架构

最新推荐文章于 2025-08-08 22:01:10 发布
最新推荐文章于 2025-08-08 22:01:10 发布
阅读量80 收藏
点赞数
文章标签： 数据结构与算法
本文介绍了工作流系统中采用的两种格式：存储格式用于描述流程的静态数据结构，运行格式则用于WF4.0的运行时数据结构。文章详细解释了不同格式之间的转换过程，包括从Visio到WF3.X再到WF4.0的设计流程，以及如何通过转换器实现这些格式之间的互换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

流程格式转换架构

 

目录

流程格式转换架构    2

Visio 格式    3

WF3.X格式    3

WF4.0格式    4

存储格式    5

WF4设计器与引擎的数据转换    6

流程本地调试与发布    7

引擎的替换    8

 

 

 

 

流程格式转换架构

 

本版本的工作流使用了两套格式:

存储格式:既用于描述流程的静态数据结构,通过相应的转换器,可将其他格式的流程转换为平台的存储格式

运行格式:既用于WF4.0运行的运行时数据结构,通过转换器,可将存储格式的流程转换为平台的存储格式

 

 

Visio 格式

WF3.X格式

 

WF4.0格式

 

 

存储格式

 

 

 

WF4设计器与引擎的数据转换

 

注意,既使用使用WF4.0的设计器设计流程,也是[WF4.0格式] -> [存储格式] -> [运行格式]

只不过[WF4.0格式]与[运行格式]是完全一样的

 

 

 

流程本地调试与发布

 

 

 

 

引擎的替换

 

 

 

 

【2025 Stable Diffusion WebUI 基础详解】【4.Stable Diffusion img2img的绘图流程】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
05-06 611
img2img作为Stable Diffusion的核心功能，其技术深度和应用广度在2025年达到了新的高度。通过合理配置参数、结合多模态工具链和硬件优化策略，用户可以实现从基础修复到创意生成的全流程掌控。未来，随着AI技术的持续演进，img2img将进一步模糊现实与虚拟的界限，为数字内容创作带来无限可能。Stable Diffusion的img2img模块基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）构建，其核心逻辑是将输入图像编码为潜空间特征，再通过逆向扩散过程生成新图像。
大模型时代的软件架构设计
AI天才研究院
11-14 1044
本文系统地探讨了大模型时代的软件架构设计。首先，我们介绍了大模型时代的背景与意义，分析了大模型在软件架构设计中的核心地位。接着，我们深入讲解了神经网络与深度学习基础，以及大模型训练方法与优化算法。然后，本文详细探讨了大模型在数据处理与存储、实时计算与推理、分布式系统架构中的应用。此外，我们还分析了大模型时代的安全挑战，并提出了相应的安全保护技术和最佳实践。最后，本文介绍了大模型时代的技术栈与工具集，并展望了大模型在医疗健康、金融和工业自动化等领域的应用前景。
跨行业流程分类框架简体中文版JECN-APQC-PCF(XI)v7.2.1.pdf
05-21
跨行业流程分类框架简体中文版JECN-APQC-PCF(XI)v7.2.1.pdf
APQC通用版流程分类框架PCF.pdf
10-24
APQC通用版流程分类框架PCF，管理流程梳理的参考模板，对管理软件开发有利。标杆架构有两大类 通用的架构。要么适用于各行各业，要么面向某些行业，如面向所有行业的APQC流程框架与清单，面向电信运营企业的ETOM流程框架与清单；还有面向某一块业务域的流程架构，如SCOR，ITLL，CMMI等。
跨行业流程分类框架APQC PCF 7.2.1
04-26
官网最新版本的《跨行业流程分类框架》APQC PCF 7.2.1
WF & WCF(5)
weixin_30677617的博客
08-13 123
WF4持久化:SqlWorkflowInstanceStore 2010-06-07 10:33 我会系统的介绍下WF4中的持久化服务。WF4提供了一个抽象类InstanceStrore，表示逻辑上的工作流实例的容器，还有一些和持久化相关的类如LoadWorkflowCommand，SaveWorkflowCommand等，具体的实现我们可以从InstanceSt...
WF4之持久化
mituan1234567的专栏
08-23 695
http://tianmoboping.blog.163.com/blog/static/157395322011101651615/ WF4我已经学了好几遍了，但一直没有用到。最后又忘了。这次来研究一下WF4的持久化。 第一，初始化WF4依赖的几个表、存储过程，在路径：C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\SQL\zh-Han
大数据领域数据架构的旅游行业数据架构应用案例
AI天才研究院
04-22 1131
旅游行业作为典型的服务型行业，每天产生海量的用户行为数据、交易数据、位置数据等。传统的数据处理方式已无法满足现代旅游企业对数据分析的实时性、多样性和规模性需求。本文旨在探讨如何构建适合旅游行业特点的大数据架构，并通过实际案例展示其应用价值。本文将首先介绍旅游行业的数据特点，然后详细解析大数据架构的核心组件，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论实施挑战和未来趋势。数据湖(Data Lake)：存储原始数据的系统，支持结构化、半结构化和非结构化数据数据仓库(Data Warehouse)
基于VS2005的多层架构Web应用程序开发教程
weixin_33622085的博客
09-29 1185
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文介绍了一个基于Visual Studio 2005开发的自定义Web应用程序，采用了B/S架构设计，适合初学者理解Web开发流程。项目使用多层架构模式，以提高代码的可维护性、可扩展性。解决方案文件（.sln）包含了所有必要的配置和子项目引用。该项目使用.NET平台和Access数据库，适合用于学习和演示Web应用开发的初级概念。 ...
Linux Kernel 之零 完整嵌入式 Linux 环境、构建工具、编译工具链、CPU 架构
热门推荐
技术干货
01-01 1万+
最近，工作重心要从裸机开发转移到嵌入式 Linux 系统开发，由于之前对嵌入式 Linux 环境并不是很了解，因此，第一步就是需要了解如何搭建一个完整的嵌入式 Linux 环境
流程图状态机DEMO（附件wf-statemachine-demo.rar下载）
03-20
流程图状态机DEMO是一个基于源码实现的状态机示例，可以帮助我们理解并掌握状态机的设计与应用。在这个DEMO中，"state"文件可能是包含了实现状态机逻辑的代码或配置文件。状态机是一种用于描述系统行为的模型，它...
基于LSTM-CTC的语音识别技术详解.zip
weixin_30598047的博客
05-01 819
CTC（Connectionist Temporal Classification，连接时序分类）是一种用于序列标注任务的损失函数，主要用于解决输入和输出序列长度不一致的问题。它允许模型在没有任何预定义对齐的训练数据下进行训练，从而简化了传统序列模型（如HMM，隐马尔可夫模型）中的对齐过程。CTC的核心思想是引入一个虚拟的“空白”标签，使得在任何时间步，模型都可以输出序列中的任意标签，包括不输出任何标签。
Silverlight4 WF入门学习源代码分享
通过学习和实践 Silverlight 4 与 WF 的结合使用，开发者可以构建出具有强大业务流程处理能力的富互联网应用。上述文件的源代码示例提供了入门学习的宝贵资源，帮助开发者快速上手并理解在 Silverlight 应用中实现 ...
WPF版WF工作流设计器：功能演示与架构详解
WF工作流设计器(WPF版)是一款基于WPF技术的工作流设计工具，它旨在支持 Silverlight 版本的流程设计，以满足更广泛的跨平台需求。设计者在开发过程中，首先分享了一个图形用户界面的示例，作为向Silverlight版正式...
Java集合中的链表
最新发布
Y409001的博客
08-08 613
本文详细介绍了Java中LinkedList的实现原理及其应用。首先分析了ArrayList在插入删除操作上的效率问题，引出链表结构的必要性。文章详细讲解了单向链表的基本概念、8种链表结构分类，以及不带头单向链表的具体实现，包括节点定义、接口设计和基本操作方法（增删改查）。重点说明了头插法、尾插法和任意位置插入的实现细节与注意事项。最后提供了9个链表相关的经典面试题及其解决方案，包括链表反转、中间节点查找、回文判断、环检测等。
临床医学 RANDOM SURVIVAL FORESTS（randomSurvivalForest）-1
4AM_明朝百晓生
08-06 844
我们引入了随机生存森林（Random Survival Forests），这是一种用于分析右删失生存数据的随机森林方法。本文提出了。
经典排序算法：堆排序的原理与实现详解
ATaylorSu的博客
08-07 257
本文详细介绍了堆排序算法的原理与实现。堆是一种完全二叉树结构，分为大根堆和小根堆。堆排序通过构建大根堆并不断交换堆顶元素实现升序排列，具体步骤包括：1)从最后一个非叶子节点开始建堆；2)交换堆顶与堆尾元素后调整堆。文章提供了C++代码实现，分析了向下调整算法和建堆过程。堆排序时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度O(1)，是一种高效的原地排序算法，但不稳定。该算法适合对性能要求高、不严格要求稳定性的场景。理解堆排序关键在于掌握二叉树和堆的基本概念。
快速了解svm算法
wzdzgdf的博客
08-08 1308
如果你刚接触机器学习，一定听过各种算法的名字：决策树、神经网络、SVM… 其中 SVM（支持向量机，Support Vector Machine）作为经典的监督学习算法，在分类任务中曾长期占据 “顶流” 地位，至今仍在很多场景中发挥重要作用。今天这篇文章，带你快速搞懂 SVM 的核心逻辑、关键概念和实际价值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值